早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步推理,就像棋盘游戏或逻辑推理中的人类思维模式一样。20世纪80年代和90年代,随着概率和经济学的发展,人工智能研究也发展到了处理不确定或不完整信息的阶段。对于困难的问题,可能需要大量的计算资源,即“可能的组合爆炸”:当问题超过一定的规模时,计算机将需要天文数量级的内存或计算时间。硬件设备的投资不仅昂贵,而且对用户有很高的技术壁垒。然而,随着云技术、海量信息和物联网的发展,人工智能的研究进一步商业化。近年来,我们不仅看到了用于精密检测的机器视觉系统、用于装配操作的主要智能机器人、微型计算机的自然语言接口和各种专家系统,还看到了智能家居、智能建筑、汽车系统等设备。它已被广泛使用。在一定程度上,这些项目利用了物联网、海量数据分析、人工智能中的机器学习和自然语言理解等技术,但与传统人工智能不同,它们不仅仅是实验室的产品。目前,这些技术已广泛应用于生活、家庭、医疗、会计、疫情和犯罪预测等领域。罪恶等等,可以通过物联网X人工智能帮助。
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